如今，数据驱动的价值越来越被认可，企业需要有才能的人员来洞察数据。研究表明，近70％的高管表示，未来他们将更偏向于选择具有数据技能的求职者；随着世界数字化进程的进一步推进，当我们考虑数据分析这个职业时，可以通过招聘平台查看一些职位的筛选，比如：猎聘、智联招聘、实习僧等；现在业内对分析师的需求越来越多。
在博为峰，我们的数据分析课程为学生提供所需的专业技能组合，这些技能不仅可以使他们的工作前景蓬勃发展，还可以在数据分析领域占据领先地位。
1. 具备使用SQL语言的能力
SQL，是行业内标准的数据库查询语言；同时也是数据分析师需要了解的技能之一，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。
每个团队里都需要一个了解SQL语言的人，无论是管理、存储、关联多个数据库(例如Amazon用于推荐您可能感兴趣的产品的数据库)，或是完全构建、更改这些数据库结构。
如果您希望使用大数据 ，那么学习使用SQL语言就是很好的一个开始；即使是非技术人员也可以从第一步学起。业内每个月都会发布与SQL语言相关的职位，而且在国外，具备高级SQL技能的人，薪水中位数将超过75,000美元。
2.会使用Excel分析和处理数据
当我们说到Excel时，首先想到的关联词是电子表格，但其实它具有更多的分析功能。
尽管像R或Python这样的编程语言更适合处理大数据集，但Excel可以用于更小型的数据处理，并能轻松愉快的进行分析。如果您在精英企业或刚刚起步的公司工作，那就可以在Excel中寻找到第一个数据库的版本。
作为初入职场的新人，如果能精通Excel这个主流软件是再好不过的了。
3.批判性的思维模式
使用数据查找问题，首先要搞清楚问题本身。
要想成为分析师，就必须像分析师一样去思考。数据分析师的职责，是发现和综合一些不那么清晰的数据链接。尽管这种能力在一定程度上是需要天赋的，但您可以使用一些技巧来提高您的批判性思维能力。例如，询问自己当下问题的基本要求，这可以帮助您在寻找方案时，不会因为复杂而无法理解。
此外，重要的是，要学会自己思考，而不是依靠身材的材料。
4.具有R或Python语言分析的能力
R或Python语言比Excel做的分析更好，速度也快上10倍。
像SQL语言一样，R和Python语言可以处理Excel无法处理的内容；它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集，进行高级分析和预测分析。要想成为真正的数据分析师，就需要学习SQL以上的语言，并熟练运用它；因为这些语言课程都是业内分析师的标准技能。
那么应该学习哪一种呢？R和Python语言都是开放源代码且免费的；因为它们是专门为分析而构建的，因此，只要分析准确，雇主通常不在乎员工使用哪个工具。
5.让数据直观展现
要使用数据讲述故事并让观众参与进来，是件非常重要的事情。如果您的数据发现无法快速地被识别出来，那么也将很难与他人交流。因此数据会影响到数据可视化的成败；分析师会使用图表和图形来展现他们的一些发现。Tableau的可视化软件令人耳目一新，因此Tableau被认为是行业内的标准分析工具。
6.演讲技巧
数据可视化和表达技能是紧密联系的。但并不是每个人的演讲都可以游刃有余，但这没关系；即使是经验丰富的主持人，有时也会感到神经不振的时候。福布斯还提议我们可以通过设定一些具体的目标来改善自己，并着眼于听众而不是自己，这可以让自己的演讲技巧变得更好。
7.学习使用机器
由于人工智能和预测分析，是数据分析领域中最热门的两个主题。因此，成为分析师的关键部分，就是需要对机器有一定的了解。尽管不是每个分析师都可以使用机器学习，但要在该领域获得领先优势，必须要先了解工具和概念。您需要先降低统计编程技能，才能在该领域取得进步。使用或学习像Orange这样的“开箱即用”工具，也可以帮助您开始构建机器学习模型。
>>未来的发展
在开始使用数据之前，您需要了解并掌握一些技能，才能对数据进行分析。这是推进数据分析事业的关键。现在业界对大数据越来越热衷，企业正在寻找具有这些技能的员工。如今，提高自身的数据分析能力，意味着将来可以为您带来更多机会和更多薪酬。
如果想成为数据分析师，可以通过多种方法来实现这七种能力。但最终决定如何磨练这些能力，将取决于您现有的背景，愿意投入的时间和资源以及个人目标。
刚开始时，数据分析师可以利用书籍和其他免费资源，让自己对术语更加熟悉，并为将来的发展打下坚实的基础。而那些希望更快速掌握该领域的人，应该寻找机会，去实践那些成为数据分析师所需的技能，那么，做到这一点的最有效方法，就是接受正规教育。
